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數據的完整性
數據對每個組織至關重要，提供為業務流程，工作流程，應用程序，通信和技術提供動力的燃料。每年，數據完整性問題平均每年花費1500萬美元1，公司共同浪費數萬億美元來查找和修複數據問題2。測試數據完整性對於確保數據庫中的數據質量是準確的，並且它在特定應用程序中的預期工作至關重要。
隨著組織在IT環境中存儲的數據量繼續呈指數增長，管理和測試數據完整性的任務變得更加複雜。自動化工具可以通過消除手動流程，提高準確性並降低測試成本來有所幫助。具有自動數據完整性測試工具，組織可以輕鬆地最大程度地減少停機時間，改善流程並啟用數據以告知決策。
數據完整性類型
數據完整性涵蓋了存儲在數據庫中的數據的一致性，準確性和正確性。數據完整性有三種基本類型：
- 域的完整性要求每組數據值/列屬於特定允許的定義範圍內。域完整性的示例包括正確的數據格式，類型和數據長度。另外，值必須屬於係統定義的範圍內。域的完整性也可能包括零狀態和允許的尺寸值。
- 實體完整性與記錄的非刪除有關，表格中的每一行都是唯一的。可以通過在特定列上使用主密鑰和外鍵約束來強製實體完整性。
- 參考完整性與保持表之間的關係有關。參考完整性通常通過主要密鑰和外鍵關係來實現。
測試數據完整性
數據完整性測試通常涉及檢查數據的幾個關鍵特征，並測試：
- 準確性 - 確保數據對象正確表示他們期望建模的值
- 完整性 - 確定數據不丟失
- 合規 - 驗證數據符合特定格式，業務規則和用戶期望
- 一致性 - 確保不同的數據實例提供有關同一基礎數據對象的非衝突信息
- 完整性 - 檢查數據是否缺少重要關係鏈接
- 精度 - 指定屬性域的測量或分類細節
- 及時性 - 確定數據是否足夠最新
- 獨特性 - 確保不重複一組列的數據
對數據完整性的威脅
數據完整性問題通常屬於幾個類別之一：
- 由於錯誤輸入，重複數據或意外刪除而導致的錯誤是對數據完整性的一些最常見威脅
- 不準確的數據 - 包括不完整的數據，冗餘或無法識別的來源 - 防止組織使用數據來生成精確的指標，模型，分析和報告，從而顯著最大程度地降到競爭力和阻礙決策的決策
- 不遵守有關數據保護，隱私和使用的法規，可能會造成重大罰款
- 安全漏洞可能導致數據被盜，損壞或暴露
- 傳輸錯誤 - 當數據從一個位置失敗轉移到另一個位置時 - 可能導致數據損壞的數據和關係
- 硬件故障可能會錯誤或不完全渲染數據
來自Tricentis的數據完整性測試工具
Tricentis提供了一種管理軟件測試和數據完整性測試的新的且根本不同的方法。Tricentis平台是完全自動化的，無編碼的，並且由AI智能驅動。Tricentis提供敏捷的測試管理和高級軟件測試自動化優化以支持160多種技術，包括與Jira進行測試以及SAP，ServiceNow，Oracle，Snowflake和Salesforce測試。作為行業＃1連續測試平台，Tricentis提供的解決方案可替代任何問題測試自動化工具列表。
Tricentis數據完整性提供了一種強大的解決方案，可以消除數據完整性問題，然後才能造成傷害。提供端到端的自動化，Tricentis涵蓋了從數據進入係統的完整性到集成，轉換和遷移的準確性。
Tricentis數據完整性自動測試工具提供：
- 數據倉庫環境的所有層的端到端測試
- 預篩查測試以促進早期檢測數據誤差
- 比較源和目標的對帳測試，並對來自兩個不同係統的數據集進行逐行比較
- 暴露數據采集錯誤的重要檢查
- 分析測試從業務角度驗證數據驗證數據是否邏輯一致性和正確性
- BI報告測試，該測試可以自動對BI報告的測試，並進行檢查，以進行完全解放報告或對報告中的基礎數據分析
使用Tricentis數據完整性測試工具，組織可以：
- 減少確保數據質量所需的時間和成本
- 驗證數據遷移到雪花，S/4HANA和其他平台
- 規模數據驗證努力涵蓋大量數據
- 統一跨孤立工具發生的數據質量活動
- 監視欺詐和法規合規性問題的數據
- 確保數據不會受到應用程序更新的負麵影響
常見問題解答
什麼是數據完整性？
數據完整性是對數據庫中信息的完整性，準確性和一致性的衡量。
數據完整性的重要性是什麼？
由於數據對業務決策至關重要，因此維護數據完整性是企業的關鍵優先事項。不準確，損壞或缺失的數據可能會損害操作，流程，分析，預測，決策和業務模型。
什麼是數據完整性測試？
數據完整性測試是一個手動或自動化過程，可驗證組織數據庫或數據倉庫中存儲的數據的準確性，質量和功能。數據完整性測試旨在確保存儲的數據沒有改變，沒有損壞，並且數據庫沒有可能損害文件的缺陷。
1加特納
2HBR